69724

تصنيف صور متعددة الاطياف باستخدام قانون القاعدة الضبابية

32

40

9

As it is the case in remote sensing images, one of the main problems in multispectral images is that land cover may be more frequent than sampling intervals between pixels in the image. Thus, the pixel representing mixture of land cover is called mixed pixels. The classic algorithm of classification is based on two values: right or wrong. When there is overlapping areas of the future space, there will be mistake in the top of classification. Thus, in recent years, the application of the fuzzy logic in remote sensing images witnessed rapid developments. Fuzzy set theory provides useful concepts and methods to handle interlocked information, where fuzzy classification is used to put a distinction line between the types, and to take the information from mixed pixels. Fuzzy classification plays a major role in carrying out full classification. What is done in this research is designing a complete program for supervised classification depending on fuzzy rule base and using trapezoidal membership function to represent prior knowledge. Such a program was applied to remotely sensed data recorded by the TM-sensor (Thematic Mapper) of Landsat-5 satellites. The results were good comparing with the results obtained using the traditional ways such as Maximum Likelihood (ML ), and neural network such as Probabilistic Neural Network (PNN). The outcome accuracy of classification is shown to be better than those produced by either the ML or PNN. This technique is implemented by using Visual C++ 6.0 programming language.

تمثل احدى المشاكل الرئيسية في صور متعدد الاطياف كما هو الحال في صور التحيي النائي, بان غطاء الارض قد يتفاوت كثيرا اكثر من فترة اخذ العينات بين نقطة الشاشة (pixels ) في الصورة . لذا قد تتمثل نقاط الشاشة (pixels ) الواحد خليط من اصناف غطاء الارض. تدعى مثل هذه نقاط الشاشة (pixels ) بنقاط الشاشة المختلطة mixed pixels) )في خوارزميات التصنيف الكلاسيكية القائم على اساس التميز بين قيمتين فقط : الحقيقي اوالخاطيء في هذا النوع من التصنيف عندما يكون لدينا تداخل في مناطق فضاء االعينة, سوف يكون هنالك خطا في دقة التصنيف لهذا في السنوات القليلة الماضية شهدت تطبيقات المنطق الضبابي في التحسس النائي نموا سريعا حيث تزود المجموعات الصبابية مفاهيم وطرق مفيدة للتعامل مع معلومات متداخلة فيما بينها حيث تم استخدام التصنيف الضبابي لاكتشاف الحيرة في حد بين الاصناف لانتزاع المعلومات نقاط الشاشة المختلطة( mixed pixels )وتلعب التصنيف الضبابي دورا مهما في اجراء التصنيف الكامل

Images Classifications , Fuzzy rule , Base-Multispectral

2005

المجله العراقيه الوطنيه لعلوم الارض

المجله العراقيه الوطنيه لعلوم الارض